基于K-means的机构归一化研究

• 作者: 吴英杰 孙海霞 李军莲
• 来源期刊: 医学信息学杂志
• 关键词: 机构归一 机构聚类 K-means 频繁词集 相似度计算
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 医学信息研究
• 页码范围: 41-44,71
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

分析k-means算法的核心思想和基本步骤,借鉴现有基于频繁词集的文本聚类初始中心确定方法,提出一种面向大规模机构名称归一化处理应用的机构聚类方法,详细阐述机构聚类中心的生成、相似度算法的选择以及迭代次数问题,其实验和应用效果表现良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军莲	中国医学科学院医学信息研究所	73	368	9.0	14.0
2	孙海霞	中国医学科学院医学信息研究所	31	117	6.0	9.0
3	吴英杰	中国医学科学院医学信息研究所	16	50	4.0	6.0